Notice bibliographique
Résumé
In mainland China, more and more people have joined in the learning of playing piano. The conflict between many students and few teachers have become obvious, especially in music institutes of many universities. In our many years’ experiments, we have found out two ways to solve this problem: one is individual teaching, the other is group teaching, and we have made great success. Key words: mainland China, piano teaching, experiments Resume: Sur la Chine continentale , a la faculte de musique des universites normales , il y a de plus en plus d’etudiants qui se specialisent dans l’etude de piano . En ce cas , la methode traditionnelle d’enseignement ne peut plus satisfaire aux besoins sociaux . Au cours de longue pratique de l’enseignement , nous avons trouve la methode susceptible d’etre appliquee a l’enseignement du piano dans les universites normales , c’est-a-dire , la methode de combinaison entre le cours individuel et le cours collectif , et on a obtenu de grands succes . Mots-cles: la Chine continentale, l’enseignement du piano, experimentation 摘要:在中國大陸高等師範院校音樂系,鋼琴專業的學生數量持續增多,傳統的教學模式已滿足不了日益增長的社會需求。我們在長期的教學實踐中,探索出了一套適合高等師範鋼琴教學使用的方法,即個別授課與集體授課相結合的方法,取得了較好的教學效果。 關鍵詞:中國大陸;鋼琴教學;特色
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».